简介:利用2016年7—9月全省1957个包括区域自动站在内的站点观测资料,对同期雷达融合降水估测和预报资料进行了从时间演变、空间分布及统计检验3个方面的检验,还利用基于对象的诊断评估方法(MODE)考察了台风莫兰蒂(编号1614)9月13—16日一次降水过程,结果表明:1)融合估测降水能较好反映出2016年夏季降水的时间演变和空间分布;2)预报1~6h降水总体偏强,随着预报时效的增长,均方根误差在增大,对浙东沿海和浙南温州一带的降水预报的均方根误差最大;3)对于台风莫兰蒂的这次降水预报,在降水最强的15日21时的融合1—6h预报降水进行MODE检验评估,可以看出预报1—5h的降水落区与实况较一致,但降水落区的范围比实况偏小,随着预报时效的增加,预报与实况降水落区的相似度在减小。
简介:联合T/P、ERS1/GM、ERS1/ERM、ERS2/ERM、GE0SAT/ERM、GE0SAT/GM等多源卫星测高数据,基于逆Vening-Meinesz公式和EGM2008模型,采用移去-恢复方法和快速傅里叶变换算法构建了中国西太平洋海域(0°~40°N,105°E~145°E)l'xl'重力异常模型,选取两个不同特征区域航线,将构建的重力异常模型、EGM2008重力异常模型、美国Scripps海洋研究所重力异常与船测重力数据进行比较分析.结果表明,构建的重力异常模型与船测重力总体趋势变化较为-致、与船测重力比较均方根差为4.16mGaI,总体精度与EGM2008模型重力异常、美国Scripps海洋研究所重力异常相当,反演精度和分辨率达到国际领先水平.
简介:玄武岩作为一种大洋和大陆广泛分布的基性岩,其成因理论主要是在对大火成岩省研究的基础上奠定的,其构造环境判别的理论则主要是在板块构造理论的基础上创建的。本文利用GEOROC和PetDB数据库对全球大洋中脊玄武岩(MORB)、洋岛玄武岩(OIB)和岛弧玄武岩(IAB)进行了数据挖掘研究,发现早先的判别图判别效率不尽相同。部分判别图判别效率偏低的原因可能是早先的研究大多是以典型案例的研究为基础展开的,没有考虑到大数据给出的结果,说明典型和抽样的代表性可能不足。通过对判别图解的研究和比较,并对部分判别图进行了改进,发现许多图解可以把IAB与MORB、OIB分开,但MORB和OIB之间仍然有一些重叠不易区分,并借此推测MORB与OIB源区具有一定的相似性。所以,利用大数据研究可以使玄武岩构造环境判别的研究上升到一个新的层面。
简介:借助非线性动力时程分析,对严格按照规范Ⅶ、Ⅷ、Ⅸ度设计的5个三跨6层钢筋混凝土框架结构开展易损性分析,建立了基于峰值加速度的易损性曲线。从易损性的角度对不同设防标准RC框架结构的抗震性能做了定量评价,并探讨了设防标准对RC框架结构易损性的影响。分析表明,对应于设防小震、中震及大震水平的峰值加速度,结构“小震不坏”、“中震可修”和“大震不倒”的失效概率均在18%以内,可认为结构满足三水准的性态控制目标。随着结构设防标准的提高,其易损性随之降低,相同峰值加速度对应的各个破坏状态的超越概率均有所降低。此外,将框架结构的设防烈度提高1度,其“大震不倒”的失效概率会明显减小。而将框架结构的设防烈度降低1度,其“大震不倒”的失效概率会显著增加,最高可达4倍。
简介:利用2014年天津古海岸与湿地国家级自然保护区湿地核心区综合考察资料,采用压力-状态-响应(pressure-state-response,PSR)模型,选取了24个能够切实反映湿地核心区健康状况的指标,构建了天津古海岸与湿地国家级自然保护区湿地核心区健康评估指标体系;确定了评估体系的评估标准和等级划分;采用层次分析法,确定了各项指标的权重,系统评估了2014年湿地核心区的健康状况。研究结果表明,2014年天津古海岸与湿地国家级自然保护区湿地核心区健康的综合评估指数为0.4801,说明该湿地核心区处于不健康状态;该湿地核心区的健康状况主要受气温升高、降水量减少和水利工程建设、农业和渔业开发、粗放式旅游开发的影响,提出了改善天津古海岸与湿地国家级自然保护区湿地核心区健康状况的措施和建议。
简介:针对2014年7月18日12时至2014年7月19日12时"威马逊"台风先后3次在中国华南沿海地区(海南、广东、广西)登陆所带来的暴雨过程,以中国气象局提供的地面观测站点数据作为参考,使用标准化偏差(NB)、相关系数(CC)、均方根误差(RMSE)、命中率(POD)、误报率(FAR)和关键成功率(CSI)等评价指标,对基于2种不同国际主流卫星降水反演算法GSMaP和IMERG的5套高分辨率遥感降水产品进行了小时尺度上的精度验证与分析。结果表明:遥感降水产品在暴雨事件中均表现出不同程度的低估,但地面校正算法较好地修正了遥感降水产品与地面观测数据间的整体偏差[GSMaP_GAUGE(-6.8%),IMERG_CAL(-0.5%)];遥感降水产品的误差主要来自大于100mm的强降水,降水量超过100mm时,5套产品的误报率(FAR)整体呈现上升趋势,命中率(POD)和关键成功率(CSI)呈现下降趋势;由于校正算法的数据来源是低时空分辨率的地面观测数据,校正后的遥感降水产品也在一定程度上丢失了高分辨率下捕捉到的降水变异特征。